我認為這個 linear regression machine learning (ML) 作品不是什麼很強大的應用程式，而是練習 ML 的基本功，對於跨入 ML 領域卻很重要，因為更強大的 ML 與這基礎有許多相通之處，比如 ML 的流程: data, train, loss, optimize, eval。

Linear regression ML 與強大的 ML，最大差異在於 AI 模型的複雜度，如 CNN, diffusion, transformer，這可是一巨大的門檻，尤其是後 2 者要用到的數學非常多🥲 我打算下一步先挑戰較簡單的 CNN.

我是看這部 PyTorch 免費教學：
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
目前看了 1/3，再自己用 PyTorch 實作 linear regression ML，並用 FastAPI 製作成後端應用程式。

程式原始碼：
https://github.com/MrMYHuang/demo_pytorch_ml

現今 AI 的進步太快了，令我感到不學不行。如果不知道 AI 能做什麼，可以去一些論壇（如 reddit) 看別人的分享。光是看別人的分享就很驚人了，比如我最近看到有「開源」 1T LLM 模型（效能可比 GPT-5）、AI 科學家（幫科學家搜集論文、作資料分析、資料視覺化）、AI 即時影像判讀 (VLM)。更何況那些沒被開源分享出來的 AI 專案，不知道又有多驚人的強大！？